A simple approach to detect alcoholics using electroencephalographic signals
Elektroensefalografik sinyaller kullanarak alkolikleri tespit etmek için basit bir yaklaşım
- Tez No: 457250
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SAMİ ARICA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Elektroensefalografi, beyin tarafından oluşturulan elektriksel aktiviteleri okuyan bir medikal görüntüleme tekniğidir. Bu çalışmada, alkolik ve kontrollerden elde edilen elektroensefalografik (EEG) sinyaller analiz edilmiştir. İşlenmemiş EEG sinyalleri 8-30 Hz bant geçiren filtre ile filtrelenmişir. EEG denemelerinin [-1,1] aralığındaki normalizasyonu filtrelenmiş EEG sinyallerine uygulanarak yapılmıştır. Standart 10-20 elektrot sisteminden (19 kanallı) en yüksek göreli entropili ve en düşük ortak bilgili sekiz kanal çifti belirlemek için göreli entropi ve ortak bilgi uyguladık. Alkolik ve kontrollerin sınıflaması için daha yüksek doğruluk veren beş kanal çıkarıldı. Eğitim ve test veri setlerinini özellik vektörleri, bu beş kanalın varyanslarının art arda sıralanmasıyla elde edildi. Kanal seçimi için göreli entropi uygulandığında, %80,33 doğruluk Mahalanobis uzaklık metriği ile K-en yakın komşu sınıflayıcısı ile elde edildi. Kanal seçimi işlemi için ortak bilgili, öklit uzaklık metriği ile K-en yakın komşu sınıflayıcısı %82,33 doğruluk sağladı. Eğitim ve test özellik vektörlerini oluşturmak için skewness ve kurtosis olasılık dağılım ölçüleri kullanıldı ve bunların sınıflama performansları değerlendirildi. Son olarak, sonuçlarımızı bilinen bir özellik çıkarım metodu ile karşılaştırmak için, Bilinen Uzaysal Filtreler algoritması özellik çıkarmak amacıyla EEG veri setine uygulandı ve sonuçlar bu çalışmada kullanılan metodlarla karşılaştırıldı. Deneysel analizin sonuçları alkolik tespit etmek için tatminkar ve alkolizme olan genetik yatkınlık çalışmasında faydalı olabilir.
Özet (Çeviri)
Electroencephalography (EEG) is a medical imaging technique that reads electrical activities generated by brain. In this study, electroencephalographic (EEG) signals acquired from alcoholics and controls have been analyzed. Raw EEG signals have been filtered with an 8-30 Hz bandpass filter. Normalization of EEG trials to a range [-1, 1] was performed to filtered EEG signal. We employed relative entropy and mutual information to specify the eight channel pairs with highest relative entropies and lowest mutual informations in rank from standart 10-20 electrode system (19 channels). Five channels which gives higher accuracy for classification of alcoholics and controls have been extracted. Feature vectors of training and test data were obtained by concatenating variances of these five channels. When relative entropy was used for channel selection, 80.33% accuracy was obtained with k-nearest neighbors classifier accompanied with Mahalanobis distance metric. And mutual information for channel selection process provided 82.33% accuracy with k-nearest neighbors classifier accompanied with Euclidean distance metric. Skewness and kurtosis probability distribution measures were used to extract training and test feature vectors and their classification performances were evaluated. At the end, to compare our results with a known feature extraction method, Common Spatial Patterns (CSP) algorithm were applied to the EEG data set to extract feature and results were compared with the methods used in this study. The results of the experimental analysis have been found satisfactory for alcoholic detection and may be useful in studying genetic predisposition to alcoholism.
Benzer Tezler
- Metabolomics approach for authentication of pisco and detection of contaminants
Pisco'nun doğrulanmasında ve bulaşan tespitinde metabolomik yaklaşım
AHMED MENEVŞEOĞLU
Doktora
İngilizce
2019
Gıda MühendisliğiThe Ohio State UniversityGıda Bilimi ve Teknolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LUIS E. RODRIGUEZ-SAONA
- Experimental assessment of heterotrophic endogenous decay and denitrification kinetics using hydrolyzed carbon sources
İçsel solunum mekanizması ve denitrifikasyon kinetiğinin hidroliz kaynaklı karbon türleri için belirlenmesi
EBRU AVCIOĞLU
- Molecular characterization of phenylethanol resistance in Saccharomyces cerevisiae
Feniletanol direncinin Saccharomyces cerevısıae'de moleküler karakterizasyonu
CAN HOLYAVKİN
Doktora
İngilizce
2023
Biyoteknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEYNEP PETEK ÇAKAR
- Atık suda yeni nesil psikoaktif madde tayini için analitik yöntem geliştirilmesi
Başlık çevirisi yok
MERVE KULOĞLU GENÇ
Doktora
Türkçe
2023
Halk Sağlığıİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaFen Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FARUK AŞICIOĞLU